以下のステップは、GPT-3がどのように反応を起こすかを説明するものである：
- Generative Pre-training。GPT-3はまず、インターネット上の書籍、記事、Webサイトなどの膨大なテキストデータに対して事前学習を行う。 この過程で、モデルは変換型ニューラルネットワークを用いて、各単語やフレーズの文脈を分析し、文中の次の単語を予測する表現を生成する。 GPT-3は、ある単語がこのテキストにある他の単語が与えられたときに、どの程度の確率でこのテキストに出現するかを計算します。 言葉の条件付き確率として知られている。
- 微調整：事前学習が完了したら、よりタスクに特化したデータにさらすことで、特定のタスクに対して微調整を行う。 このファインチューニングプロセスは、言語翻訳やPythonのようなコード生成など、特定のタスクの実行方法をモデルが学習するのを助ける。
- 文脈分析。プロンプトや入力テキストが与えられると、GPT-3はケースとその変換ネットワークを用いて、各単語やフレーズの文脈を分析し、その表現を生成する。 これにより、モデルは入力テキストに含まれる単語の意味や関係を理解することができる。
- 言語生成。入力テキストの文脈分析に基づき、プロンプトに応答する人間らしいテキストを生成する。 このモデルは、言語タスクと単語やフレーズ間の関係を理解することで、次に来る可能性が最も高い単語やフレーズを予測します。
- 反復的な絞り込み GPT-3は同じ入力テキストから複数の出力を生成することができ、ユーザーは最適な出力を選択することができます。 また、ユーザーからのフィードバックをもとに学習させ、時間をかけて出力を向上させることで、人間に近いテキストを生成する能力をさらに高めることができる。
GPT-3はなぜ有用なのか？
ここで、GPT-3が有用である理由を挙げてみましょう。
- 人間のようなテキストを理解し生成することで、GPT-3モデルは人間と機械の間のギャップを埋めるのに役立つ。 そのため、人々がコンピューターやその他のスマートデバイスとより簡単に接することができるようになるでしょう。
- GPT-3言語モデルは、より魅力的で効果的なチャットボットとバーチャルアシスタントを作成します。 これにより、顧客サービスとサポートが向上する。
- GPT-3は、生徒のためにパーソナライズされた教材を作成します。 また、新しい言語を学ぶ人々のために、バーチャルな個人指導やサポートも提供している。
- GPT-3は、人間に近い言語能力を必要とするさまざまな作業を自動化できる可能性を持っています。 機械翻訳や要約、さらには法律や医学の研究など、さまざまな分野で活用されています。
- GPT-3の開発により、自然言語処理タスクの分野は大きく前進した。 その成功は、この分野でのさらなる研究開発を促すものとなりました。
GPT-3の歴史は？
GPT-3の開発は反復プロセスである。 GPT-3の歴史を振り返る：
- 2015:人工知能を安全に開発することを目的にOpenAIを設立。
- 2018:OpenAI、言語モデル「Generative Pre-trained Transformer（GPT1）」の初版をリリース。 BERTやTuring NLGなどの先行する大規模言語モデルは、テキスト生成法の実行可能性を実証した。 これらのツールは、以前は実現不可能と思われた長い文字列を生成します。
- 2019年：OpenAI、GPT生成モデルのパラメータを増やした改良版「GPT-2」をリリース。 GPT-2は、これまでにない高品質なテキストを生成しますが、悪用される可能性が懸念されるため、完全には公開されていません。
- 2020:OpenAIは、GPT言語モデルの最新かつ最強のバージョンであるGPT-3をリリースしました。 GPT-3は1750億個のパラメータを持ち、これまでで最大かつ最も複雑な言語モデルである。 GPT-2よりもさらに正確で流暢なテキストを生成することができます。 数撃ちゃ当たる、0撃ちゃ当たる、1撃ちゃ当たるの学習で、さまざまな自然言語処理タスクを実行することが可能です。
GPT-3の能力とは？
GPT-3は以下のような多くの分野に精通している：
- 言語生成： GPT-3は、プロンプトに応答する人間のようなテキストを生成するため、チャットボット、コンテンツ生成、クリエイティブ・ライティングなどのアプリケーションに有用である。
- 言語翻訳。ある言語から別の言語へテキストを翻訳する機能を持ち、国際的なコミュニケーションやローカライゼーションに有効です。
- 言語補完：GPT-3は、与えられたプロンプトに基づいて文や段落を補完し、自動補完や要約に役立ちます。
- Q&A: GPT-3は自然言語で質問に答えるので、バーチャルアシスタントやカスタマーサービスアプリケーションに便利です。
- 対話：チャットボットやその他の会話エージェントに便利です。
- コード生成：GPT-3は、自然言語記述に基づいてコード・スニペットを生成するため、開発者やプログラマーに便利です。
- センチメント分析：与えられたテキストのセンチメントを分析し、ソーシャルメディアモニタリングや顧客フィードバック分析などのアプリケーションに役立ちます。
- テキスト生成： コンテンツに基づいてテキストをさまざまなカテゴリーに生成するため、コンテンツモデレーションやスパムフィルタリングなどの用途に役立つ。
- 要約： 長い文章を短い文章に要約するもので、主旨はそのままに、ニュースの集約や学術研究などの用途に役立つ。
よくある質問
GPT-3とは？
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、あらゆるタイプのテキストを生成するように訓練されたニューラルネットワーク機械学習モデルである。 オープンエイのCEOであるサム・アルトマンは、GPT-3の開発について、第3世代の「最先端の言語モデル」と説明している。 また、人工知能の探求の第一歩とも考えられている。
GPT-3はどのようにトレーニングされたのか？
GPT-3の機械学習パラメータは1750億以上であるのに対し、GPT-2は150万パラメータにとどまっています。 GPT-3以前の最大の学習済み言語モデルは、Microsoft社のTuring Natural Language Generation（NLG）モデルで、100億個のパラメータを持っていました。 GPT-3は、Common Crawl、WebText2、Wikipediaなど、それぞれ重みの異なる複数のデータセットで学習させた。
